random-forest

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    R에서 Random Forest Regression을 수행하려고하는데 몇 가지 문제가 발생하여 대부분 해결되었지만이 마지막 문제는 해결할 수 없습니다. 읽고 싶은 파일 목록이 있는데 문제가되지 않습니다 (for 루프를 사용합니다). library(randomForest) set.seed(51) file<- c("file1","file2","file3"

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    sklearn 모듈을 사용하여 Python에서 RandomForestClassifier 모델을 실행했습니다. 모델을 피클 파일에 저장했습니다. 그런 다음 Oracle에서 데이터를 추출하여 .csv 파일로 저장하고이 .csv 파일을 Python에서 모델의 피클 파일을 열 수있는 시스템으로 보내고 데이터를 채점합니다. 데이터가 채점되면 결과를 Oracle에 다

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    나는 무작위적인 숲 기차를위한 색인을 준비하기 위하여이 작은 기능에서 일한다. 이 함수를 사용하면 예제 집합에 대한 인덱스와 예제에 대한 하위 집합에 대한 인덱스를 얻을 수 있습니다. 코드가 조금 느리다는 것을 알았습니다. 더 빠르고 더 좋은 방법이 있습니까? 여기에 내 코드 function [idx_linhas, idx_features ] = prepar

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    랜덤 포리스트의 가방 오류가 무엇입니까? 임의의 포리스트에서 적절한 수의 트리를 찾는 데 최적의 매개 변수입니까?

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    감독 된 분류 문제에 대해 임의의 포리스트로 작업하고 있으며 k-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 각 노드에서 데이터를 분리합니다. 알고리즘의 시간 복잡도를 계산하려고합니다. (; K & middot의, I 및의 middot; D N & middot의) n이 수는 이해 것에서 K-수단 시간 복잡도 O이고 포인트 K는 클러스터의 수, I는 반복 횟수이

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    R에서 임의 포리스트의 회귀 모델을 사용하고 있습니다. 설명서에 따라 corr.bias라는 매개 변수가 "실험적"이며 데이터가 비선형이고 I 이 매개 변수를 true로 설정하면 결과를 향상시킬 수 있을지 궁금합니다. 또한 비선형 데이터의 작동 방식을 정확히 알지 못하기 때문에 누군가가 나에게이 수정 바이어스가 임의의 포리스트 패키지에서 어떻게 작동하는지 설

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    아래 장난감 예제에서 변수 이름 cyl을 1_cyl로 변환했습니다. 내 실제 데이터에서 숫자로 시작하는 변수가 있으므로이 작업을 수행하고 있습니다. 그 수식을 사용하여 randomForest를 적용하고 있지만 아래 오류가 나타납니다. 다른 함수가 동일한 수식으로 완벽하게 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 어떻게하면 좋을까요? data(mtcars) coln

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    목록에 포함 된 randomForest 개체를 combine() 함수로 전달하는 빠르고 쉬운 방법이 있습니까? randomForest에서 lapply()을 호출 한 결과 이제리스트에 10 개의 randomForest가 있습니다 (rfors). 나는 모두 10 개를 결합하고 싶습니다. 이해할 수있게 combine(rfors)은 목록의 개별 포리스트를 인식하지

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    기계 학습 알고리즘 (Random Forest)을 사용해야하는 C# 응용 프로그램을 개발 중입니다. C#은 데이터 분석에 적합하지 않으므로 .csv 파일에 데이터를 저장 한 다음 훌륭한 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Python으로 분석했습니다. 나는 RandomForestRegressor (그곳에있는 Python Scikit Random F

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    matlabs fitensemble을 사용하여 분류자를 학습 할 때 나는 classnames 매개 변수뿐만 아니라 prior 매개 변수를 지정할 수 있습니다. 두 벡터의 요소 순서가 같습니까? 그리고 참/거짓 수업의 표준 가치는 무엇입니까? 보다 구체적으로 말하자면 : true class는 사전 확률 0.6, false class 0.4를가집니다. 나는 사